《Foods》：Temporal Evolution of the Multivariate Structure of Food Group Cost in the Basic Family Food Basket of the Districts of Panama and San Miguelito, Using X-STATIS (2018–2025)
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食物组成本构成食品可负担性的基本组成部分；然而，不同食物组之间成本时间演变的差异可能使得识别基本家庭食品篮（Basic Family Food Basket, CBFA）内的共同成本模式及更大分化时期变得困难。本研究旨在分析2018–2025年期间巴拿马与圣米
食物组成本构成食品可负担性的基本组成部分；然而，不同食物组之间成本时间演变的差异可能使得识别基本家庭食品篮（Basic Family Food Basket, CBFA）内的共同成本模式及更大分化时期变得困难。本研究旨在分析2018–2025年期间巴拿马与圣米格利托区基本家庭食品篮中十个食物组成本的联合演变与时间结构。研究人员采用X-STATIS（部分三元分析，Partial Triadic Analysis, PTA）对月度食物组成本数据进行了分析。结果显示，食物组成本总体呈上升趋势，但各食物组之间观察到不同的变化模式。互结构（interstructure）分析揭示了2018–2021年与2022–2025年两个时期之间清晰的时间分化，而折中分析（compromise analysis）则识别出研究期间潜在的共同多元结构。同样，时间轨迹显示，各食物组并非同质演变，而是在整个分析期间表现出不同的变化模式。总之，X-STATIS方法使得同时刻画食物成本的共同结构与时间动态成为可能，为巴拿马与圣米格利托区CBFA所观察到的变化提供了多元视角。
一、研究背景与问题
食品价格是衡量食品市场动态的重要指标，也是家庭经济获取充足食物的核心组成部分。自1996年世界粮食首脑会议以来，联合国粮食及农业组织（FAO）已将食物获取的经济可及性视为粮食安全的基本维度。近年来，全球性事件——包括2007–2008年全球粮食危机、COVID-19疫情以及2022年初俄罗斯与乌克兰冲突——对国际食品市场造成了重大扰动，推动了食品价格通胀的加速。食品价格波动受多重经济、生产、地缘政治和气候因素交互影响，包括能源价格、原材料成本、汇率变动、运输成本及供应链中断等。在此背景下，食品价格的多维性和时间动态性要求采用能够同时保留数据多元结构并考察跨期相似性与差异性的分析方法。
既有研究多聚焦于单一食品产品、总体价格或通胀指标、价格变动决定因素或食品相关结果与解释变量之间的关系，而对多个食物组成本在连续时期内重复观测并保留其多表结构的同时分析关注不足。特别是，跨年度配置中共同多元结构及其时间变化的联合识别仍相对缺乏探索。这一实证与方法论空白促使研究人员采用三路多元方法（three-way multivariate approach），以在保留数据结构的同时考察不同时期之间的相似性与差异。
二、研究内容与意义
本研究以巴拿马经济与财政部（MEF）官方发布的巴拿马与圣米格利托区基本家庭食品篮（CBFA）月度成本数据为对象，涵盖2018年1月至2025年12月共96个月观测值。CBFA由59种产品构成，分布于10个食物组，满足平均家庭每日2305千卡的能量需求。研究采用部分三元分析（PTA），亦称X-STATIS，对八个年度表（每年12个月×10个食物组）进行三阶段分析：互结构分析、折中矩阵构建与内结构分析。该方法的独特贡献在于通过互结构比较各年度表之间的整体相似性，通过折中解概括其共同多元结构，并通过内结构考察各年度表相对于共同结构的偏差与轨迹。
研究意义在于，X-STATIS能够同时刻画食物组成本的共同结构及其时间演变，揭示不同食物组之间的关联模式与差异化行为，为理解食品可负担性的时间动态提供了多元视角。该研究填补了多表结构下食物组成本联合演变分析的空白，为后续将宏观经济与外部指标纳入分析框架提供了方法基础。
三、主要技术方法
研究人员采用部分三元分析（PTA，即X-STATIS）作为核心分析方法。数据组织为三路数据立方体，包含八个年度表（2018–2025年），每表由12个月（行）和10个食物组（列）构成。分析前，各食物组成本变量在整个96个月研究期内采用Z分数（Z-scores）进行标准化，以消除绝对成本水平差异的影响，同时保留各食物组的相对时间变异。PTA分三个阶段实施：第一阶段为互结构分析，通过Escoufier的RV系数评估各年度表之间的相似性；第二阶段构建折中矩阵，作为各年度表的加权线性组合，并对其进行奇异值分解（SVD）；第三阶段为内结构分析，将各年度表的行（月份）与列（食物组）投影至折中子空间，以考察其轨迹与偏差。所有计算与图形表示均使用ADE-4软件（版本1.7-24）完成。数据来源为巴拿马经济与财政部经济与社会分析局官方记录，样本覆盖巴拿马与圣米格利托区，时间跨度为2018年1月至2025年12月。
四、研究结果
3.1 描述性分析与时间演变
描述性统计显示，各食物组成本水平存在显著差异。肉类（Meat）在研究期内平均成本最高（100.73美元），其次为谷物类（Cereals，58.76美元）和乳制品（Dairy，48.57美元）；糖类（Sugar，3.66美元）和蛋类（Eggs，3.91美元）平均成本最低。相对变异性方面，脂肪类（Fats）变异系数最高（19.77%），其次为蔬菜类（Vegetables，15.95%），肉类变异系数最低（3.61%）。年度均值比较表明，所有食物组2025年平均成本均高于2018年，其中蔬菜类累计增幅最大（约39.18%），其次为脂肪类（38.06%）、豆类（Legumes，34.26%）和谷物类（32.57%）；肉类增幅最小（+5.65%）。时间演变图显示，谷物类在2018–2021年相对稳定，自2022年起成本显著上升；肉类在2023–2024年达到峰值后回落；蔬菜类和水果类（Fruits）轨迹更为不规则，2023年10–11月出现显著波动，与巴拿马矿业抗议及道路封锁事件相吻合。
3.2 部分三元分析
互结构分析中，前两个轴解释了总惯性的88.7%（轴1为75.2%，轴2为13.5%）。RV系数矩阵与因子图显示，2018–2021年位于正侧，2022–2025年位于负侧，呈现清晰的时间分化；轴2进一步区分了2022–2023年（负坐标）与2024–2025年（正坐标）之间的差异。折中分析中，各年度表权重绝对值相对接近（0.33–0.40），但2022年权重较低（?0.15），其Cos2值仅为0.13，表明该年相对于共同结构具有较大特异性。折中空间中，前两轴共同解释了99.3%的变异性（轴1为98.5%），所有食物组在轴1上均为负坐标，结构基本呈一维性；轴2主要区分肉类（正坐标）与水果类（负坐标）。内结构分析中，轨迹测量显示，水果类轨迹幅度最大（17.80），其次为肉类（15.33）、蔬菜类（13.92）和脂肪类（12.75）；净位移方面，谷物类最大（9.91），肉类和脂肪类最小（各5.47）。轨迹图显示，多数食物组在2018–2021年与2022–2025年期间沿轴1呈现位置分化；轴2主要捕捉2020–2021年（COVID-19疫情时期）的特定时间变异，蛋类在2021年沿轴2出现显著偏离，水果类轨迹整体更为不规则。
五、讨论与结论
讨论部分指出，本研究观察到的食物组成本上升与乌拉圭、墨西哥等国的健康食品篮成本上升证据一致，肉类低相对变异性也与既有研究相符。研究强调，食物组成本演变不仅体现为各食物组个体幅度的变化，还涉及多元配置及食物组间关系的修改，2018–2021年与2022–2025年之间的分化提示了联合成本结构的时间重构。研究局限性包括：基于月度汇总成本而非单位价格、名义成本未剔除总体价格水平变化、PTA本质为描述性探索方法不构成统计推断、未纳入宏观经济与气候等解释变量、结果推广性受限。未来研究可纳入通胀、国际食品价格、能源成本与汇率等指标，并扩展至其他地理区域与更长时期。
结论部分翻译如下：本研究表明，2018–2025年期间巴拿马与圣米格利托区基本家庭食品篮各食物组成本的演变不仅表现为总体上升，还伴随着其联合结构随时间的变化。部分三元分析使得识别共同结构及研究期间早晚期之间的时间分化成为可能，同时揭示了各食物组之间的异质性轨迹。这些发现为食物组成本动态提供了多元视角，可能有助于更好地理解其时间变化及对食品可负担性的潜在影响。
